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    Airsense電子鼻技術(shù)在棉花早期棉鈴蟲(chóng)蟲(chóng)害檢測(cè)中的應(yīng)用

    更新時(shí)間:2025-08-05      點(diǎn)擊次數(shù):700

     

    在廣袤的棉田之中,棉鈴蟲(chóng)的肆虐常常給棉花生產(chǎn)帶來(lái)巨大損失。這種隱蔽性強(qiáng)的害蟲(chóng)以幼蟲(chóng)鉆蛀蕾鈴為害,導(dǎo)致棉鈴腐爛或形成僵瓣,嚴(yán)重影響棉花的產(chǎn)量與質(zhì)量。傳統(tǒng)的聲學(xué)檢測(cè)法、圖像識(shí)別法等在復(fù)雜的棉田環(huán)境中往往顯得力不從心,而電子鼻技術(shù)的出現(xiàn),為棉花早期棉鈴蟲(chóng)蟲(chóng)害檢測(cè)帶來(lái)了新的希望。

    01Airsense 電子鼻技術(shù)原理
    Airsense 電子鼻是一款融合先進(jìn)科技的精密儀器,其核心在于模擬生物嗅覺(jué)系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制。儀器內(nèi)部配備了由多種金屬氧化物(MOS)傳感器組成的高靈敏度陣列。植物在遭受蟲(chóng)害侵襲時(shí),會(huì)釋放出特定的揮發(fā)性有機(jī)化合物,這些化合物的成分和含量會(huì)隨著蟲(chóng)害程度的不同而發(fā)生變化。電子鼻正是利用這一特性,通過(guò)其內(nèi)部的氣體傳感器陣列來(lái)捕捉這些 “氣味信號(hào)"。

    AI摳圖_360智圖.png

    02研究目的
    為實(shí)現(xiàn)棉花早期棉鈴蟲(chóng)蟲(chóng)害的有效檢測(cè),解決傳統(tǒng)方法(聲學(xué)檢測(cè)、圖像識(shí)別等)在復(fù)雜棉田環(huán)境中的局限性,通過(guò)分析棉花受蟲(chóng)害后揮發(fā)物的變化,探索電子鼻技術(shù)在該領(lǐng)域的應(yīng)用可行性。
    03材料與方法
    1試驗(yàn)材料
    棉花:冀棉 14 號(hào),種植約 12 周,處于棉鈴期,盆規(guī)格 24cm(直徑)×19cm(高),生長(zhǎng)于室外自然條件。
    棉鈴蟲(chóng):2 齡幼蟲(chóng),試驗(yàn)前在(26±1)℃、相對(duì)濕度 40%~50% 環(huán)境中飼養(yǎng),饑餓 24h 后用于試驗(yàn)。
    2儀器設(shè)備
    電子鼻:PEN3 型(德國(guó) Airsense 公司),含 10 個(gè)金屬氧化物半導(dǎo)體傳感器,對(duì)不同揮發(fā)物靈敏度不同(見(jiàn)表 1)。

    表1.png

    3試驗(yàn)設(shè)計(jì)
    分組:對(duì)照組(健康棉花)、1 條棉鈴蟲(chóng)組、2 條棉鈴蟲(chóng)組、3 條棉鈴蟲(chóng)組,每組電子鼻檢測(cè)設(shè) 20 個(gè)重復(fù)樣品。
    處理:棉鈴蟲(chóng)侵染 6h 后檢測(cè)(模擬早期蟲(chóng)害),電子鼻檢測(cè)參數(shù)為清洗 60s(600mL/min)、檢測(cè) 90s(400mL/min)。
    4數(shù)據(jù)分析
    特征提取:從電子鼻響應(yīng)曲線提取穩(wěn)定值(85s 響應(yīng)值)、面積值、平均微分值、小波能量值、多項(xiàng)式擬合曲線參數(shù)值5 種特征。
    分類方法:采用 MLPNN、RBFNN、ELM 3 種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
    預(yù)測(cè)方法:采用支持向量機(jī)回歸(SVR),以特征值為自變量,棉鈴蟲(chóng)數(shù)量為因變量,用R2和 RMSE 評(píng)價(jià)模型。
    04結(jié)果與分析
    1電子鼻傳感器響應(yīng)
    健康棉花與受蟲(chóng)害棉花的傳感器響應(yīng)曲線差異顯著:受蟲(chóng)害棉花的 S2(對(duì)氮氧化物靈敏)響應(yīng)值更高,S1、S3、S5(對(duì)芳香族化合物靈敏)響應(yīng)變化更大,且響應(yīng)值隨棉鈴蟲(chóng)數(shù)量增加而增大,與 GC-MS 檢測(cè)的揮發(fā)物總量變化一致。

    圖1.png

    2主成分分析(PCA)
    5 種特征值中,平均微分值的第一、二主成分之和達(dá) 97.18%,能有效區(qū)分健康與不同蟲(chóng)害組。
    3分類分析
    單特征分類:3 種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,MLPNN 效果佳,穩(wěn)定值、平均微分值、面積值的分類正確率較高(訓(xùn)練集均 > 90%,測(cè)試集均 > 85%),RBFNN 效果最差(測(cè)試集正確率 < 70%)。
    多特征分類:將穩(wěn)定值、平均微分值、面積值兩兩或三者組合后,分類效果提升,其中 “穩(wěn)定值 + 平均微分值" 結(jié)合 ELM 的訓(xùn)練集和測(cè)試集正確率均達(dá) 100%。
    05結(jié)論
    本研究充分證明了Airsense電子鼻技術(shù)在棉花早期棉鈴蟲(chóng)蟲(chóng)害檢測(cè)中的可行性。通過(guò)特征值優(yōu)化和多特征組合,能夠顯著提高電子鼻對(duì)受蟲(chóng)害棉花的識(shí)別準(zhǔn)確率和預(yù)測(cè)效果。
    Airsense電子鼻技術(shù)憑借其快速、無(wú)損、高效的特點(diǎn),為棉花蟲(chóng)害檢測(cè)提供了一種全新的手段。未來(lái),隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,Airsense電子鼻有望在棉田現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中發(fā)揮更大作用,為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)力量,讓棉花生長(zhǎng)得到更有效的守護(hù)

     

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